Existe uma disparidade de custos fascinante nos setores de criptomoedas e IA que merece atenção. Startups de IA estão a investir enormes capitais em infraestrutura computacional—GPUs, centros de dados, pipelines de treino. Entretanto, plataformas de mercados de previsão como Kalshi e Polymarket estão a canalizar os seus recursos de forma diferente. Estas plataformas estão a investir fortemente em campanhas de aquisição de utilizadores, construção de comunidade e iniciativas de crescimento orgânico.
Isto revela algo interessante sobre as prioridades do mercado. Os projetos de IA apostam na vantagem computacional bruta e na proteção tecnológica. Os mercados de previsão, por outro lado, apostam nos efeitos de rede e na adoção de utilizadores como sua vantagem competitiva. São essencialmente dois caminhos diferentes para escalar: um através de investimento em infraestrutura, o outro através de marketing e envolvimento da comunidade.
Ambas as abordagens refletem as suas dinâmicas de mercado respectivas—a intensidade de capital da IA versus o foco dos mercados de previsão na liquidez e participação dos utilizadores.
Ver original
Esta página pode conter conteúdos de terceiros, que são fornecidos apenas para fins informativos (sem representações/garantias) e não devem ser considerados como uma aprovação dos seus pontos de vista pela Gate, nem como aconselhamento financeiro ou profissional. Consulte a Declaração de exoneração de responsabilidade para obter mais informações.
16 gostos
Recompensa
16
7
Republicar
Partilhar
Comentar
0/400
SudoRm-RfWallet/
· 9h atrás
Os mercados de previsão ngl na verdade são uma abordagem mais inteligente, gastar GPU não é tão direto quanto investir na comunidade
Ver originalResponder0
AlwaysQuestioning
· 20h atrás
Diz-se que o caminho das previsões de mercado está correto, em comparação com gastar GPU sem fundo, atrair usuários é realmente mais vantajoso... Mas a questão é se a Polymarket realmente consegue criar efeitos de rede através do marketing? Parece que ainda depende de se a liquidez é suficiente.
Ver originalResponder0
TrustMeBro
· 20h atrás
Prever o mercado é na verdade uma abordagem mais inteligente, gastar dinheiro em GPUs não é tão eficaz quanto cultivar os usuários, o efeito de rede é realmente a vantagem competitiva.
Ver originalResponder0
0xLuckbox
· 20h atrás
O jogo do mercado de previsão é jogado de forma decisiva, gastar dinheiro em infraestrutura não é tão bom quanto gastar dinheiro em usuários... Aquele pessoal de IA precisa queimar GPUs até o fim dos tempos, aqui do nosso lado, liquidez é o caminho, certo?
Ver originalResponder0
GasBandit
· 20h atrás
AI queima GPU até o fim do mundo, o mercado de previsão vira e vai investir em marketing, essa diferença é incrível... hardware vs pessoas, vamos ver quem ri por último
Ver originalResponder0
WalletDetective
· 20h atrás
AI queima GPUs até à falência, o mercado de previsão depende de enganar as pessoas para jogar... Ambas as opções parecem arriscadas.
Ver originalResponder0
Rugman_Walking
· 21h atrás
A IA investe em hardware, prevê o mercado e gerencia operações, cada um faz a sua. Mas, para ser honesto, quem vai sobreviver por mais tempo ainda não é certo.
Existe uma disparidade de custos fascinante nos setores de criptomoedas e IA que merece atenção. Startups de IA estão a investir enormes capitais em infraestrutura computacional—GPUs, centros de dados, pipelines de treino. Entretanto, plataformas de mercados de previsão como Kalshi e Polymarket estão a canalizar os seus recursos de forma diferente. Estas plataformas estão a investir fortemente em campanhas de aquisição de utilizadores, construção de comunidade e iniciativas de crescimento orgânico.
Isto revela algo interessante sobre as prioridades do mercado. Os projetos de IA apostam na vantagem computacional bruta e na proteção tecnológica. Os mercados de previsão, por outro lado, apostam nos efeitos de rede e na adoção de utilizadores como sua vantagem competitiva. São essencialmente dois caminhos diferentes para escalar: um através de investimento em infraestrutura, o outro através de marketing e envolvimento da comunidade.
Ambas as abordagens refletem as suas dinâmicas de mercado respectivas—a intensidade de capital da IA versus o foco dos mercados de previsão na liquidez e participação dos utilizadores.